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カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学) 単行本 – 2008/11/27

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商品の説明

内容(「BOOK」データベースより)

複雑な非線形データが与えられたとき、非線形モデルを工夫してそれにあてはめて解析するのではなく、線形モデルを用いて非線形データの解析を行なうというのが「カーネル法」のねらいである。一般には、高次元の束縛を受けるが、それを回避するのが正則化という発想だ。カーネル法は文字列やグラフの解析など、適用範囲も広い。本書はその基本から応用までをていねいに解説した。さらには既成ツールを越えて自分で設計したい人のためにも役に立つ本格的入門書である。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

赤穂/昭太郎
1965年生まれ。1990年東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻修士了。1990年通産省工業技術院電子技術総合研究所情報科学部研究員。2001年より独立行政法人産業技術総合研究所脳神経情報研究部門情報数理研究グループグループ長。博士(工学)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


登録情報

  • 単行本: 207ページ
  • 出版社: 岩波書店 (2008/11/27)
  • ISBN-10: 4000069713
  • ISBN-13: 978-4000069717
  • 発売日: 2008/11/27
  • 商品パッケージの寸法: 21.2 x 14.6 x 2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.3 6件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

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トップカスタマーレビュー

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機械学習でよく使われるカーネル法を理解するために購入し、役に立っています。
同じ立場の人におすすめです。
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形式: 単行本 Amazonで購入
カーネル多変量解析は昨今のトレンドですが、仕掛けをわかっている人はあんまりいません。自分含め。
カーネル法は「データに合わせて解釈を変える」手法の典型例です。
それゆえに強力なパターン認識力を持ち、それゆえに人の認識と違うことが多々発生します。

著者は本手法の根本となる「カーネルトリック」の仕掛けと、利用の仕方によってはこういう分析ができます、といった例を
素人にもわかりやすく提示してくれています。(自分の場合は「求めている解法と違う」とすぐわかったのが残念な成果でしたが)
多少線形代数の知識は必要ですが、こんなうまい逃げ方があるんだ、と驚く方も多いかもしれません。

なお、「どんな状況でも目的変数はひとつの法則に従う」というボスの下にいる人にはおすすめしません。
カーネル法は、「データが正、理論はそのあと」という考え方をベースにしています。
それに対して「1年後には逆転するかもしれないデータから、たった一つの真実を見抜く方程式を見つけ出せ」というのはナンセンスでしょう。
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他の分野から流れてきて,この分野の教科書を何冊か読んだが今一つ分かった気がしていなかった.

しかしこの教科書は,説明がすっと入ってくる.納得感がある.
しかも使える.様々なトピックにバランス良く触れているが,雑然とした感じもしない.

すべからく教科書はこうあるべきと思わせる一冊.
購入したのはずいぶん前だが,内容が色褪せる種類の本ではないと思う.
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